감시 및 정찰용 펄스 도플러 레이더(Pulse Doppler Radar : PDR)에서 이동표적의 식별은 일반적으로 레이더 운용자의 도플러 오디오 신호 청취 및 훈련 경험을 바탕으로 수행된다. 본 논문에서는 음성인식 분야에서 널리 이용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징 파라미터와 Hidden Markov Model(HMM) 식별 기법을 이용하여 이동 표적의 클래스를 자동 식별하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 식별성능을 분석하고 검증하였다.
본 논문에서는 원거리에서의 IR-UWB 레이더 센서기반 수면 효율 측정 알고리즘을 제안한다. IR-UWB 레이더로 수면 중 측정 가능한 호흡수, 심박수, 움직임 등의 생체 지표 중 움직임과 수면 효율과의 관련성을 분석하고, 움직임을 기반으로 한 수면 효율 측정 알고리즘을 제안한다. 이에 대한 타당성 및 성능검증을 위해 실제 병원에서의 수면다원검사 환자 3명에 대하여 본 알고리즘을 적용한 결과 평균 3.9% 이내의 절대오차를 갖는 검출성능을 얻었다.
제한된 스펙트럼 자원의 효율적 사용을 위한 하나의 해법으로 GPS 시각 기반의 이동선형주파수변조(SLFM)를 갖는 동일채널 다중국소 레이더 운용을 위한 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 선택된 SLFM 신호 중에 상호상관 특성으로부터 허용할 수 있는 최소상관 수준을 갖는 SLFM 후보군을 찾는다. 제안 방법의 검증을 위해 단일 톱니 또는 삼각 LFM 신호를 갖는 동일채널에 운용되는 수 개의 레이더에 대해 수치해석을 하였다. 간섭 및 잡음, 알고리즘 한계, 그리고 SLFM 신호의 시각 동기 오류에 대해 탐지 거리 및 거리 윤곽의 계산 결과를 고찰하였다.
일반적으로 거리 탐지용 레이더로 FM-CW 레이더 방식을 사용한다. 이 경우 FM-CW의 신호원으로 사용 되는 전압제어발진기의 제어전압과 출력주파수의 비선형성이 측정결과에 영향을 주게 된다. 최근 비선형성 보정에 대한 신호처리와 하드웨어적인 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기준 선호를 이 용하여 전압제어발진기의 비선형성으로 인해 측정결과에 발생하는 거리 단면의 왜곡을 보정하는 신호처리 기 법을 제안하였다. 이에 대한 성능을 검증하기 위해서 간단한 실험을 수행하였고, 결과를 제시하였다. 제안한 기법에 의해 거리 단면 왜곡의 영향 감소와 분해능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.
영상레이더는 이동하는 플랫폼에 탑제되어 운용되며, 이동 중에 전자파를 송수신하고 획득한 데이터를 영상 처리하여 관측 지역의 영상을 획득하는 전천후 레이더이다. 또한 전자파의 투과성에 의해 영상레이더의 송수신 신호는 대기 및 지표 투과가 가능하며, 기상조건에 관계없이 전천후로 영상 획득이 가능한 이점이 있다. 그러나 영상 레이더는 이동하며 전자파를 송수신하기 때문에 사용하는 펄스 반복 주파수에 따라 잔상 왜곡 및 고스트 이미지 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상 왜곡의 방지를 위해 지구 관측을 목적으로 하는 L밴드 대역 위성용 영상레이더에서 사용되는 펄스 반복 주파수의 범위 설계를 연구하며, 제안하는 시스템 설계 절차에 따라 시스템 변수 및 펄스 반복 주파수를 도출한다. 또한 MATLAB 기반의 영상레이더 관측 시뮬레이터를 이용하여 사용되는 펄스 반복 주파수에 따라 발생되는 잔상 왜곡 및 고스트 이미지와 제거된 이미지를 확인하였고 관측한 점 목표물의 임펄스 응답 분석으로 최종 도출된 펄스 반복 주파수의 적합성을 검증하였다.
한국천문연구원이 개발한 인공위성 레이저 추적 시스템(satellite laser ranging, SLR)은 지상에서 극초단파 펄스 레이저를 발진하여 우주물체를 추적하는 관측 영역에서 레이저에 의해 비행체가 피폭되지 않도록 사전에 이를 탐지하고, 레이저 발진을 중지시키는 것을 목적으로 비행체 감시 레이더 시스템을 거창 SLR 시스템에 개발하였다. 개발한 비행체 감시 레이더 시스템은 고주파대역(X-band) 레이더로 SLR 시스템이 지향하는 방향에 라디오 주파수(radio frequency, RF) 펄스 신호를 송신하고 수신하는 RHS(radar hardware subsystem)와 SLR 운영시스템과 인터페이스를 유지하면서 RHS로부터 획득한 RF 펄스 신호를 바탕으로 비행체 검출 여부 판단 및 레이저 발진을 중지시키는 MCS(main control subsystem)로 구성하였다. 본 논문에서는 비행체 감시 레이더 시스템을 구성하는 RHS와 MCS 설계 내용을 기술하고, SLR 운영시스템과의 인터페이스 및 운용 시나리오를 제시한다. 개발된 비행체 감시 레이더 시스템은 항공기를 이용한 실증 시험을 통해 비행체 검출 및 레이저 중지 신호를 발생하는 것을 확인하여 검증하였다.
최근 무기체계에서 소프트웨어가 담당하는 기능이 많아지고, 복잡해지면서 소프트웨어의 품질의 중요성에 대해서 대두가 되고 있다. 소프트웨어의 품질요소는 기능성, 사용성, 유지보수성, 신뢰성이 있으며, 이중 최근 들어 중요시되는 항목이 신뢰성 분야이다. 신뢰성 시험은 분석을 통한 정적 시험과 수행을 통한 동적 시험방법이 있으며, 실수행을 통해 검증하는 동적시험은 정적시험에 비해 많은 기간이 필요하며 복잡성이 높아질 경우 더욱 증가되는 경향을 보인다. 본 논문에서는 다기능 레이더 소프트웨어 개발시 수행한 신뢰성시험 절차 및 결과를 기술하고 이를 통해 효과적으로 시험기간을 줄일 수 있는 신뢰성시험 방법을 제안한다.
본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.
전자해도 및 레이더와 같은 첨단운항시스템이 도입되고 있으나, 선박간의 충돌사고는 줄어들고 있지 않고 있으며 전체 사고의 30%를 차지하는 선박충돌사고의 80% 이상이 운항자의 실수에 의해 발생되고 있어, 이를 방지할 수 있는 지능적인 운항지원 시스템이 필요하다. 이를 위하여, 본 연구에서는 선박 충돌위험도 식별 정보를 활용하여 운항자에게 안전운항정보를 지원할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존에 항해레이더에서는 운항자가 특정 선박을 지정하여야만 선박충돌여유거리 및 선박충돌여유시간 등의 충돌예방정보를 얻을 수 있으나, 신규로 개발된 시스템에서는 선박들 중에 충돌위험이 높은 선박들을 자동으로 식별하여 충돌예상선박들의 정보를 실시간으로 제공받을 수 있어, 충돌 전에 미리 사고를 예방하고 신속히 대처할 수 있다. 개발된 시스템은 선박에 탑재하여, 실해역 성능시험을 실시하였다. 본 논문에서는 선박 충돌 위험도 기반의 안전운항 지원 시스템의 특징과 실해역 시험결과에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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